引言：被 AI 取代的焦慮
近年 AI 熱潮席捲全球，「哪些工作將被 AI 取代」成為新聞媒體的熱門頭條。其中，「軟體工程師」因為工作內容直接與程式碼相關，幾乎每次都榜上有名。那麼軟體工程師真的會被 AI 取代嗎?經過深入研究和實務觀察後，以目前 AI 的發展趨勢，我的答案是：
AI 可以顯著加速開發效率，但目前還無法完全取代人類工程師。會取代你的將是會用 AI 開發的工程師。
為什麼？讓我從三個關鍵面向來分析。
一、AI 擅長小而美，難以駕馭大而複雜
AI 工具的現況與限制
目前市面上的 AI 開發工具（如 Vibe Coding、GitHub Copilot、ChatGPT Code 等）確實能夠：
- 快速生成小型工具或功能模組
- 協助建立系統原型（prototype）
- 提供程式碼建議和錯誤修正
然而，當面對大型、高敏感度的系統時，情況就完全不同了。
企業級系統的複雜挑戰
會計系統、公文系統、人力資源管理系統、校務資訊系統等企業級應用程式，涉及：
- 跨部門協作：需要整合不同單位的業務流程。
- 法規遵循：必須符合個資保護法、會計法等相關法令。
- 資料安全：後端資料庫存放著大量個資和商業機密。
- 系統整合：需要與既有系統無縫對接。
客戶的信任問題
試想：如果告訴客戶「您的財務系統完全由 AI 自動生成」，有哪個企業敢採用？哪家銀行對外宣稱他們的系統是全 AI 開發的，您敢將錢存進去嗎? 如果系統出錯了，權責歸屬於 AI 嗎? 後端資料庫中存放著員工薪資、客戶個資、財務報表等敏感資料，若沒有專業工程師的嚴格審核與把關，風險實在太高。
現實狀況
AI 確實能夠生成 prototype 或 demo 展示版本，但進入正式生產環境之前，必須經過工程師的全面審核、優化與測試。這個環節，目前還無法被 AI 完全取代。
二、AI 生成的程式碼，隱藏資安風暴
功能完成 ≠ 安全無虞
很多人認為在功能頁面上「加個輸入框很簡單」，但軟體工程師知道，一個看似簡單的輸入框背後，需要考慮：
- SQL Injection 防護：防止惡意 SQL 語句注入
- 跨站腳本攻擊（XSS）防禦：避免惡意腳本執行
- 輸入驗證與防呆設計：確保資料格式正確
- 效能優化：避免系統負擔過重
- 技術債：開發初期未能考慮到因素，造成系統需要修正
第三方套件的安全隱憂
工程師在導入任何第三方套件（query、dll、npm、pypi 等）時都必須謹慎評估：
- 套件來源是否可信？
- 是否含有已知漏洞？
- 版本是否過舊需要更新？
如果套件出現安全漏洞，必須立即更新修補。這需要專業判斷，不是 AI 能完全處理的。
「免看程式碼」的危險迷思
市面上有些課程主打「使用 AI，完全不需要看程式碼就能開發系統」。這種說法極度危險！
不看程式碼 = 失去驗證能力
如果駭客在 AI 生成的程式碼中植入惡意程式，而開發者因為「不看程式碼」而無法察覺，後果將不堪設想。這就像請廚師做菜但完全不檢查食材，風險極高。
三、AI 缺乏系統性思維，容易累積技術債
Vibe Coding 帶來的新挑戰
Dorado Labs 在 2025 年提出了一個重要觀察：隨著 AI 輔助開發工具的普及，雖然開發速度顯著提升，但也帶來了新問題——「Vibe Coding Cleanup」。(文章來源 : Vibe Coding Cleanup as a Service)
AI 生成的程式碼往往缺乏對「整體系統架構」的理解，容易造成：
- 程式碼結構混亂
- 重複的邏輯區塊
- 缺乏統一的設計模式
- 技術債快速累積
因此，專業工程師必須定期進行清理（refactor）與重構，才能避免系統變得難以維護。
真實案例：英國銀行業的困境
根據 ComputerWeekly（2025年9月18日）報導，英國銀行業仍在使用 1960-1970 年代遺留下來的程式碼，主要語言是 COBOL。目前只剩少數資深員工能夠維護這些系統，導致嚴重的技術債務與系統僵化問題。
關鍵問題：AI 能重構這些舊系統嗎？
答案是非常困難。這些大型高敏感度的系統涉及：
- 數十年累積的業務邏輯
- 複雜的資料庫結構
- 嚴格的金融法規要求
- 龐大的使用者資料
貿然使用 AI 重構，風險極高。這需要資深工程師深入理解系統脈絡，逐步進行改造。
真正的挑戰
AI 很擅長「生成新東西」，但對「理解並改造既有系統」的能力明顯待有進步空間。
軟體工程的真正挑戰往往不是寫新程式，而是：
- 如何重構與優化既有系統
- 如何整合新舊技術確保系統相容
- 如何在保持穩定的前提下創新
這些都需要人類工程師的專業判斷和經驗累積。
四、未來趨勢：AI 是夥伴，不是替代者
經過以上分析，我認為 AI 與軟體工程師的關係應該是「協作」而非「取代」。以下是我觀察到的未來發展方向：
1. AI 成為工程師的超級助教
加速學習曲線
面對百花齊放的程式語言和框架，AI 可以：
- 快速解釋程式碼的運作原理
- 說明不同模組之間的關聯性
- 協助閱讀和理解舊程式碼
- 提供重構建議和範例
實際應用場景
當工程師需要學習新語言或框架時，AI 可以作為即時的學習顧問，大幅縮短上手時間。但關鍵是，工程師仍需要理解程式碼背後的原理，而不是盲目依賴。
2. 快速產生原型，加速需求溝通
解決傳統開發痛點
傳統軟體開發流程中，最耗時的往往是「需求確認」階段。客戶很難從文字系統規格書想像出系統的樣貌，導致來回溝通次數增加。
AI 的優勢
善用 AI 快速生成系統原型：
- 每次訪談後立即產生可操作的 demo
- 讓客戶對系統有具體的視覺化概念
- 快速驗證功能需求是否符合期待
- 及早發現問題，降低後期修改成本
工程師的角色轉變
工程師可以：
- 使用 AI 快速建立原型系統
- 透過 AI 工具的運用快速與客戶達成共識
- 基於原型進行專業開發
- 確保程式碼品質、安全性和可維護性
這樣既提升了開發效率，又保證了系統品質。
結語：擁抱 AI，提升專業
給自己建議
- 積極學習 AI 工具，讓它成為你的助力
- 持續精進專業能力，特別是系統架構和資安知識
- 培養「審核 AI 生成程式碼」的能力
給學生和新手
- 不要害怕 AI，但也不要過度依賴
- 紮實學習程式設計基礎和電腦科學原理
- 培養「看懂程式碼」的能力至關重要
- 重視資訊安全意識
給企業主和管理者
- AI 可以提升開發效率，但不應完全取代人力
- 重要系統必須有專業工程師把關
- 投資在工程師的持續學習和技能提升
最後的思考
AI 的出現不是要消滅軟體工程師這個職業，而是重新定義這個職業的價值。
未來最有競爭力的工程師，將是那些既能善用 AI 工具提升效率，又具備深厚專業知識來確保品質與安全的人才。
軟體工程的核心價值——邏輯思維、系統架構能力、問題解決技巧——這些都是 AI 目前還無法完全取代的人類智慧。
與其擔心被取代，不如思考如何與 AI 協作，創造更大的價值。
